7、初级视觉皮层(V1)的综合解析

初级视觉皮层(V1)的综合解析

1. V1的基础特性

1.1 二维频率过滤

初级视觉皮层(V1)对视觉输入信号执行二维频率过滤,其中的神经元会联合调整至特定的方向和空间频率。在中央凹区域的简单细胞,其空间频率带宽在半振幅时为0.4个倍频程至超过2.6个倍频程,细胞数量的峰值出现在1.2 - 1.4个倍频程。简单细胞的峰值空间频率从0.5周期/度到超过16.0周期/度不等,频率调谐带宽约为1.5个倍频程。

1.2 相位选择性

空间相位是视觉系统进行特征检测的重要线索。研究表明,图像相位的随机化会破坏像素相关性,使人难以识别图像,而图像强度的随机化则无此影响。神经元对特定空间相位的调谐决定了它们所检测特征的对称性,例如线条为偶对称,边缘为奇对称。空间相位还可用于定位细胞感受野(RF)中特征在给定尺度或空间频率下的最大能量位置。

Mechler等人发现,简单细胞主要在其奇响应谐波中调节相位一致性,对奇偶对称的空间特征具有同等选择性;而大多数复杂细胞在其偶响应谐波中调节相位一致性,但在奇响应谐波中更具选择性。很少有细胞对相位不敏感,大多数细胞都调谐到相位一致性,还有一些细胞调谐到奇偶之间的中间对称性。

2. V1的计算理解

2.1 信息编码视角

从信息编码的角度来看,V1中的感受野可被视为一种高效编码的一部分,它能消除两个像素信号之间的成对或二阶相关性。V1的编码表示和视网膜的中心 - 环绕感受野在去除输入信号冗余方面都很高效。这一框架可以解释和预测V1细胞对不同特征的选择性之间的关联,例如:
- 对颜色调谐的细胞也会对较低的空间频率调谐,且通常不对方向调谐。 <

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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